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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title) 다객체 모델에 대한 사용자 중요도 기반 시점/조명 조절 기법
영문제목(English Title) User-Weighted Viewpoint/Lighting Control for Multi-Object Scene
저자(Author) 김태문   이성길   Taemoon Kim   Sungkil Lee  
원문수록처(Citation) VOL 45 NO. 09 PP. 0888 ~ 0894 (2018. 09)
한글내용
(Korean Abstract)
택하는 방식을 사용해왔다. 좋은 시점의 정의는 사용자의 목적에 따라 변화하였으며 엔트로피, 메쉬 주목도 등이 사용되었다. 본 논문에서는 다수의 객체가 포함된 모델에 대해 사용자의 객체별 중요도에 기반하여 가장 적합한 시점과 조명을 선택하는 기법을 제안한다. 모델을 둘러싸는 시점과 조명을 샘플링한 후, 샘플 시점과 조명을 조합하여 결과 이미지를 렌더링한다. 렌더링 이미지의 객체별 주목도를 이용하여 사용자가 설정한 중요도에 가장 적합한 결과를 선택한다. 이러한 기법은 사용자의 요구에 적합한 시점과 조명을 얻을 수 있지만, 시점과 조명의 조합 전부에 대한 렌더링으로 인해 연산 비용이 크다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 연산 비용을 최소화하기 위해 GPU를 이용한 객체별 픽셀 분류 기법을 추가적으로 제안한다.
영문내용
(English Abstract)
In computer graphics, viewpoint selection for objects in a scene has been performed by evaluating the goodness of sampled viewpoints. Since the definition of a good viewpoint varies according to the user’s purpose, various measurements such as entropy and mesh saliency have been used. In this paper, we propose a method of selecting the best viewpoint and lighting for a multi-object scene, based on the user-assigned importance of each object. After sampling a viewpoint and lighting from the surrounding sphere of the scene, we render the images by combining the sampled viewpoint and lighting. We then select the best result that coincides with user-assigned importance by quantifying the saliency of each object in the rendered image. While this technique has the disadvantage of high computation cost due to the need to render combinations of viewpoints and lighting, it obtains the viewpoint and lighting most suitable for the user's needs. In order to minimize the computation cost, an object-by-object pixel classification technique on GPU is also proposed in this paper.
키워드(Keyword) 시점 선택   조명 선택   시각적 주목도   메타데이터   viewpoint selection   lighting selection   visual attention   metadata  
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